智慧人力，引领未来-2024年生成式AI赋能人力资源管理研究报告.docx

2024生成式

2024生成式AI赋能人力资源管理

智慧人力，引领未来——

研究报告

AILeadtheFuture-2024TheApplicationofGenerativeAIinHR

前言 4

研究思路与框架 5

报告精粹和主要发现 6

为什么要拥抱生成式AI？ 10

?基于PEST模型的环境分析 10

个人应该如何看待生成式AI？ 14

?从实际应用经验出发的观点与实践 15

?没有实际应用的原因分析 19

生成式AI如何成为企业发展和变革的催化剂？ 21

?认知与拥抱 22

?资源支持度 23

?安全监管 38

?价值衡量 40

?实践总结——企业层面应用 43

生成式AI如何深入人力资源领域？ 44

?应用阶段 44

?应用领域 46

?实践总结——人力资源领域的应用 59

?生成式AI对人力资源的影响和赋能 60

对AI焦虑问题的探讨 64

?AI焦虑的因素 64

?缓解AI焦虑的方式 65

参调企业信息 66

企业案例 68

专家洞察 78

前言国家政策的大力扶持与规范为生成式AI的发展指明了方向，并且通过一系列支持性文件和法规，为技术创新营造了一个既鼓励又确保安全的发展环境。与此同时，经济发展对新质生产力的迫切需求，为生成式AI的创新发展提供了有利条件，使得智能技术成为推动生产力转型和经济增长的动力之一。

前言

大模型技术的融合与优化，正在不断拓展生成式AI的应用边界。随着GPT-4o的发布，多模态技术的初步融合使得生成式AI的能力得到了更全面的展现。技术进步不仅加强了生成式AI在文本、图像、数据分析等多个领域的应用能力，而且通过AIAgent的创新，为实现更智能、个性化的交互体验和自动化任务执行铺平了道路。

企业作为生成式AI应用的主要场所之一，经过一年多的探索与沉淀，不仅在泛应用层面有了显著进展，更在如何将其融入业务和管理流程、提升工作效率和创新服务模式方面进行了深入的思考和实践。而聚焦于人力资源领域：招聘、培训、绩效、薪酬等多模块，生成式AI的应用也正在被逐步探索应用，以改变传统人力资源管理模式。

但，AI技术为工作和生活带来便利的同时，也给人们带来一定程度的担忧和焦虑。如何让更多人在认识到AI技术优势的同时，也能客观看待其局限性，成为我们必须面对和解决的问题。

因此，此次调研在智享会已发布的《2023智能技术赋能人力资源管理》研究之上，基于大语言模型的发展，以生成式AI为核心，在深度和广度方面有了更进一步的探究:广度上，扩展了宏观环境的正向推动和对AI焦虑问题的探讨等相关内容；深度上，对个人层面的认知与应用、企业层面的布局与落地，以及人力资源领域的探索与尝试，分别进行了深入的市场现状对标和企业实操分析：

2024年报告

2023年报告

广度

宏观环境的正向推动

采用PEST模型，分析推动生成式AI发展和应用的宏观环境因素

外部环境的变化对企业的正向指引

对AI焦虑问题的探讨

结合定量数据，从生活方式和工作替代的双重视角出发，分析导致AI焦虑的因素

从制度建设、职业结构转变、人机职责划分以及对工作性质差异化影响等维度给出缓解AI焦虑的

建议

深度

个人层面的认知与应用

以认知为基础，讨论个人对生成式AI赋能组织的看法

生成式AI在工作中的实现情况

总结没有实际应用生成式AI的原因

介绍大语言模型的原理、技术实现路径

个人在工作中的应用尝试

企业层面的布局与落地

企业对生成式AI的认知与拥抱 ? 大语言模型对企业的价值

结合企业实践案例，从资源支持、安全监管和价 ? 价值实现的基础条件以及在企业内部的可能性应值衡量进行企业布局和应用情况的探究 用

人力资源领域的探索与尝试

生成式AI在人力资源领域应用的整体情况

聚焦人力资源各模块，通过定量数据分析其应用场景的可行性

通过定性案例呈现场景的具体做法，为企业提供参考和借鉴

探讨生成式AI对人力资源组织架构、角色替代以

及从业者能力要求的影响与赋能情况

介绍传统人工智能技术在人力资源领域的应用

探讨大语言模型对HR未来的影响与变革

针对招聘、培训等模块进行落地场景的探索和罗列

织和能力的影响个人认为生成式AI对组的实践生成式AI在工作流程中对生成式

织和能力的影响

个人认为生成式AI对组

的实践

生成式AI在工作流程中

对生成式AI的整体态度

从发实的际观应点用与经实验践出

个人应该如何看待生成式

为什么要拥抱生成式政策环境

为什么要拥抱生成式

经济环境

经济环境

社会环境 技术环境